開發(fā)交互式教程：讓用戶邊學邊練掌握核心技能 在AI模型從實驗室走向生產(chǎn)線的過程中，一個常被忽視但至關(guān)重要的環(huán)節(jié)浮出水面：推理性能瓶頸。你可能訓練出了準確率高達98%的圖像分類模型，但在真實場景中部署時卻發(fā)現(xiàn)——每張圖推理要…

當PLC遇上LCD12864：如何用一塊“老派”液晶屏點亮工業(yè)現(xiàn)場的本地監(jiān)控？你有沒有遇到過這樣的場景？一臺老舊的PLC控制柜，只有幾個閃爍的指示燈和一堆繼電器，巡檢人員拿著手電筒湊近看狀態(tài)，嘴里念叨&#xff1…

參加頂級會議：在GTC China展示最新優(yōu)化成果 在AI模型越來越“大”的今天，推理性能卻不能跟著一起膨脹。一個千億參數(shù)的大模型，訓練時花上幾天幾夜或許還能接受；但一旦上線服務(wù)，用戶可不會容忍每次請求都卡頓半秒以上?！?

EDM郵件營銷模板：喚醒沉睡的潛在客戶 在大多數(shù)企業(yè)的用戶數(shù)據(jù)庫里，都藏著一個“沉默的大多數(shù)”——那些曾經(jīng)注冊、瀏覽甚至加購，卻再也沒有后續(xù)動作的潛在客戶。他們不是流失了，只是暫時睡著了。而一次精心設(shè)計的EDM（電…

大模型部署瓶頸怎么破？用TensorRT鏡像實現(xiàn)低延遲高吞吐 在今天的AI應(yīng)用戰(zhàn)場上，一個模型“訓得好”只是第一步。真正決定產(chǎn)品成敗的，是它能不能在真實業(yè)務(wù)場景中“推得動”——響應(yīng)夠不夠快、每秒能處理多少請求、資源開銷是否可控。 尤其是…

定價模型設(shè)計：按需計費 vs 包年包月，誰更勝一籌？ 在AI服務(wù)大規(guī)模落地的今天，一個看似簡單卻至關(guān)重要的問題擺在平臺設(shè)計者面前：該讓用戶“用多少付多少”，還是“提前買斷、長期使用”？這個問題背…

一、引言：上下文長度為何成為大模型的核心瓶頸大語言模型（LLM）的核心能力源于對上下文信息的理解與建模，上下文窗口的大小直接決定了模型能夠同時處理和關(guān)聯(lián)的信息量。在早期大模型發(fā)展階段，無論是GPT-3的4K token&…

新手避坑指南：STLink 調(diào)試 STM32 的正確接線姿勢你有沒有遇到過這種情況——明明代碼寫好了，開發(fā)環(huán)境也配齊了，結(jié)果一連 ST-Link，STM32 就“裝死”？燒錄失敗、無法識別目標芯片、甚至調(diào)試器發(fā)熱冒煙……這些問題&#…